# Still-Moving – DeepMind推出的AI视频生成框架

- Link: https://paooo.com/aigc-news/27266/
- Published: 2026-07-09T21:10:08+08:00
- Author: 站外新闻

## Still-Moving是什么

Still-Moving是DeepMind推出的AI视频生成框架，支持用户定制文本到视频(T2V)模型，无需
特定视频数据。通过训练轻量级的空间适配器，Still-Moving能在静止图像上调整T2I模型的
特征，以与T2V模型的运动特性相匹配。这种方法保留了T2I模型的个性化和风格化特点，同时
结合了T2V模型的运动能力，为视频定制提供了一种无需额外数据的有效途径。

阅读目录

 * [Still-Moving是什么](https://paooo.com/aigc-news/27266/#stillmoving%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [Still-Moving的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/27266/#stillmoving%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [Still-Moving的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/27266/#stillmoving%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [Still-Moving的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/27266/#stillmoving%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [Still-Moving的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/27266/#stillmoving%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)

![Still-Moving](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/Still-Moving-website-
1.avif)

## Still-Moving的主要功能

 * **自定义视频生成**：支持用户将个性化的文本到图像(T2I)模型权重适配到文本到视频(
   T2V)模型中。
 * **无需定制视频数据**：框架能够在没有特定视频数据的情况下进行训练，减少了数据收集
   和处理的需求。
 * **轻量级空间适配器**：通过训练适配器来调整T2I模型的特征，使其与T2V模型的运动特性
   相匹配。
 * **运动适配器模块**：在训练阶段使用，帮助模型学习如何在静止图像上模拟运动。
 * **测试时移除运动适配器**：在最终应用中，只保留空间适配器，以恢复T2V模型的原始
   运动特性。

## Still-Moving的技术原理

 * **T2I模型定制**：用户拥有一个定制的文本到图像(T2I)模型，在静态图像上进行了训练，
   适应特定的风格或内容。
 * **空间适配器训练**：为了将T2I模型的定制权重适配到视频生成，Still-Moving训练轻
   量级的空间适配器。适配器调整T2I层产生的特征，确保它们与视频模型的运动特性相匹配。
 * **运动适配器模块**：在训练阶段使用，支持模型在由定制T2I模型生成的静止图像构建
   的视频中学习运动特性。这个模块帮助模型理解如何在静态图像中引入运动。
 * **静态视频训练**：适配器是在由定制T2I模型生成的图像样本构建的静止视频上进行训练
   的。训练方法允许模型学习如何在没有实际运动数据的情况下模拟运动。
 * **测试时的适配器移除**：在测试阶段，运动适配器模块被移除，只保留经过训练的空间
   适配器。T2V模型可以恢复其原有的运动先验，同时遵循定制的T2I模型的空间先验。
 * **先验知识整合**：通过这种方法，Still-Moving能够将T2I模型的个性化和风格化先验
   与T2V模型的运动先验无缝地结合起来，生成既符合用户定制需求又具有自然运动特性的
   视频。

## Still-Moving的项目地址

 * **arXiv****技术论文**：[https://arxiv.org/pdf/2407.08674](https://arxiv.org/pdf/2407.08674)

## Still-Moving的应用场景

 * **个性化视频制作**：用户可以根据自己的需求，生成具有特定角色、风格或场景的视频
   内容。
 * **艺术创作**：艺术家和设计师可以用Still-Moving来创作独特的视频艺术作品，将静态
   图像转化为动态视频。
 * **内容营销**：企业和品牌可以用该框架生成吸引人的视频广告或社交媒体内容，以增强
   用户参与度。
 * **电影和游戏制作**：在电影后期制作或游戏开发中，Still-Moving可以用于快速生成或
   编辑视频素材，提高制作效率。
 * **虚拟现实和增强现实**：在VR和AR应用中，Still-Moving可以生成逼真的动态背景或角色，
   提升用户体验。

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